通过控制场景生成鉴定细粒度系统误差
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。提出了一种基于 BEV2EGO 的细粒度控制的生成真实合成场景的方法,并针对多个现有目标检测模型进行系统分析,发现它们之间的差异。
介绍了BEVControl的两阶段生成方法,提升感知模型性能,生成准确的前景和背景内容,支持手绘风格输入,实验证明在前景分割和感知模型训练方面显著提升。
提出了一种基于 BEV2EGO 的细粒度控制的生成真实合成场景的方法,并针对多个现有目标检测模型进行系统分析,发现它们之间的差异。
介绍了BEVControl的两阶段生成方法,提升感知模型性能,生成准确的前景和背景内容,支持手绘风格输入,实验证明在前景分割和感知模型训练方面显著提升。